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服務器架構與高并發性能測試實戰方案（二）

  • 作者：新網
  • 來源：新網
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  • 2018-05-10 17:55:04

場景中的這些業務基本是用戶進入APP后會操作到的，除了活動日(618、雙11等)，這些業務的用戶量都不會高聚集，同時這些業務相關的表都是大數據表，業務多是查詢操作，所以我們需要減少用戶直接命中DB的查詢；優先查詢緩存，如果緩存不存在，再進行DB查詢，將查詢結果緩存起來。

 3.實戰方案

 

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1)通用方案
 
日用戶流量大，但是比較分散，偶爾會有用戶高聚的情況;
 
場景： 用戶簽到，用戶中心，用戶訂單等。
 
說明：
 
場景中的這些業務基本是用戶進入APP后會操作到的，除了活動日(618、雙11等)，這些業務的用戶量都不會高聚集，同時這些業務相關的表都是大數據表，業務多是查詢操作，所以我們需要減少用戶直接命中DB的查詢;優先查詢緩存，如果緩存不存在，再進行DB查詢，將查詢結果緩存起來。
 
更新用戶相關緩存需要分布式存儲，比如使用用戶ID進行hash分組，把用戶分布到不同的緩存中，這樣一個緩存集合的總量不會很大，不會影響查詢效率。
 
方案如：
 
用戶簽到獲取積分：
 
計算出用戶分布的key，Redis，hash中查找用戶今日簽到信息
 
如果查詢到簽到信息，返回簽到信息
 
如果沒有查詢到，DB查詢今日是否簽到過，如果有簽到過，就把簽到信息同步Redis緩存。
 
如果DB中也沒有查詢到今日的簽到記錄，就進行簽到邏輯，操作DB添加今日簽到記錄，添加簽到積分(這整個DB操作是一個事務)
 
緩存簽到信息到Redis，返回簽到信息
 
注意這里會有并發情況下的邏輯問題，如：一天簽到多次，發放多次積分給用戶。
 
用戶訂單：
 
這里我們只緩存用戶第一頁的訂單信息，一頁40條數據，用戶一般也只會看第一頁的訂單數據
 
用戶訪問訂單列表，如果是第一頁讀緩存，如果不是讀DB
 
計算出用戶分布的key，Redis，hash中查找用戶訂單信息
 
如果查詢到用戶訂單信息，返回訂單信息
 
如果不存在就進行DB查詢第一頁的訂單數據，然后緩存redis，返回訂單信息
 
用戶中心：
 
計算出用戶分布的key，Redis hash中查找用戶訂單信息
 
如果查詢到用戶信息，返回用戶信息
 
如果不存在進行用戶DB查詢，然后緩存redis，返回用戶信息
 

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